摘要: 针对现有中文短文本分类算法通常存在特征稀疏、用词不规范和数据海量等问题,提出一种基于Transformer的双向编码器表示(BERT)的中文短文本分类算法,使用BERT预训练语言模型对短文本进行句子层面的特征向量表示,并将获得的特征向量输入Softmax回归模型进行训练与分类。实验结果表明,随着搜狐新闻文本数据量的增加,该算法...
基于BERT模型的中文短文本分类算法一、本文概述随着技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)作为其中的重要分支,已经广泛应用于信息检索、机器翻译、情感分析、智能问答等多个领域。在NLP中,短文本分类是一项关键任务,它涉及到从大量非结构化文本数据中提取有用信息,并根据文本内容进行自动分类。近年来,基于深度学习的文本分类...
在对短文本进行更深入的研究时,细粒度情感分析是解决当前问题的关键。因此,评论文本层面的多分类文本分析已经转变为方面层面的评论语句判断。作者在本文中,基于Bert模型并结合注意机制,改进了微博评论短文本的方面级情绪分析。本文提出的模型利用注意机制来分析短文本的权重,并对求和进行精确加权,最终得到短文本的类别输出...
LDA模型是一种自然语言处理技术,它可以从文本中提取出主题,从而帮助我们更好地理解文本的主题。最后,分类器可以根据提取出的特征和主题对新闻短文本进行分类。 基于BERT-LDA的新闻短文本分类方法可以有效地提高新闻短文本分类的准确率,并且可以有效地减少分类时间。
目前查找到的算法大多基于bert模型,对于bert模型进行微调,由于BERT论文中提供了序列标注的思路,所以单纯使用原论文的bert模型跑一下就可以得到比较满意的结果,目前我查找到的几个思路: 1、使用原论文中的bert模型 论文: BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformer for Language Understanding 2 BERT家族:SemBer...
13 p. 基于BERT的中文短文本分类算法的研究_段丹丹 76 p. 基于深度学习的新闻文本分类方法研究与应用 60 p. 基于注意力和池化的新闻文本分类方法研究 77 p. 基于深度学习的半监督新闻文本分类方法研究 2 p. 基于突发事件新闻网页的文本分类方法研究 60 p. 基于深度学习的新闻文本分类方法研究 4 p. ...
1.本发明涉及网络技术领域,具体是一种基于bert的多特征细粒度中文短文本情感分类方法。 背景技术: 2.情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向,这项技术最早的研究始于2003年nasukawa和yi两位学者的关于商品评论的论文。随着微博等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有情感倾向的内容,给...
一种基于BERT的多特征细粒度中文短文本情感分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于BERT的多特征细粒度中文短文本情感分类方法说明:本发明公开了一种基于BERT的多特征细粒度中文短文本情感分类方法,包含以下步骤:步骤A、多维度...专利查询请上爱企查
本分类的常见算法,从中国健康信息处理会议开发的临床试验中筛选短文本分类数据集,比较分析BERT-TextCNN模型㊁BERT模型和TextCNN模型的性能差异㊂结果:BERT-TextCNN模型的文本分类平均F1值为82.39%,相较于单纯使用BERT 模型和TextCNN模型进行文本分类的性能分别提升了1.81%和9.02%㊂结论:基于BERT-TextCNN模型的...
基于BERT-LDA的新闻短文本分类方法 下载积分:1500 内容提示: 2021 年第 2 期127计算机应用信息技术 与 信息化当用户创建超大表单时,往往需要较长的时间,在此期间有可能发生意外导致网页异常关闭,若没有保存表单数据则用户需要重新创建表单,这样的用户体验极差。因此本系统加入了实时保存功能,使用高速缓存数据库 Redis...